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    工业企业研发投入对环境绩效的影响研究

    时间：2023-07-02 16:55:03来源：百花范文网本文已影响人

    单俊　张强

    摘要：文章基于陕西省规模以上工业企业2010～2020年的污染物排放数据，实证研究了工业企业研发支出（R&D）与环境绩效之间的关系。結果表明研发支出与企业环境绩效显著正相关，而且在经济发展水平高、产业工业化程度高和公众关注度高的地区环境条件下，这种正向促进作用更加显著。研究结果一方面为陕西省工业企业加强研发投入可以促进污染物排放量减少，提高环境绩效提供了理论依据，同时也为工业企业环境治理政策提供政策参考。

    关键词：企业研发；
    绩效；
    企业管理

    一、理论分析与研究假设

    研发支出作为一种潜在成本，在环境责任关注度的基础上对财务绩效产生积极的影响。由于企业加大研发强度其产生的净效应转化为污染物排放量的减少，因此研发支出不仅是企业经济增长的引擎，也是实现可持续发展的驱动力。同时，研发支出作为企业的一种以承担环境责任为出发点而在企业财务报告上的客观体现，与环境绩效之间的关系密不可分；
    企业通过承担环境责任间接或直接会给企业带来价值的增加，直接的收益体现在通过环保投入实现了创新技术改进、污染物排放量的减少和提高了三废产品的利用率等目标，这样就减少了企业治理环境的成本，同时还获得了绿色消费者的青睐，促进了企业经济发展，因此，提出研究假设：

    假设1：工业企业投入越多的研发支出经费（R&D）其环境绩效就越高（即高REPI）

    假设2：在经济发展水平较高和产业工业化程度越高的地区，企业在面临外部公众对环境治理的关注与监督下，企业投入研发费用的强度对环境治理的作用更加重要。

    二、计量模型与变量设定

    （一）样本选择与数据来源

    本文以陕西省11个市区规模以上工业企业为研究对象，数据选取陕西省2010～2020年污染排放数据，通过国家统计局、中国环境统计年鉴、陕西省环境统计年报、全国R&D普查公报获得数据，将收集的污染物排放量与各变量指标进行处理合并为平衡面板数据。

    （二）核心变量

    1. 被解释变量

    本文选取作为大气环境污染物废水中SO2排放量作为各地区环境绩效衡量的指标。因为SO2是工业企业生产过程中的主要排放物，所以选取各地区中对大气环境产生污染的污染物SO2排放量来衡量环境绩效具有代表意义。

    2. 解释变量

    本文选取陕西省规模以上工业研发支出经费的投入强度来作为解释变量，用研发支出费用/地区GDP来对R&D进行衡量。

    3. 控制变量，根据已有实证研究对于环境绩效研究控制变量的选取与处理方式，结合本研究的目的与意义，选取外商投资水平、工业产业结构、资本劳动比、企业规模和人均收入水平这5个控制变量。

    （三）实证模型构建

    为了检验研究假设，本文借鉴Antweiler，copeland和Taylor（2001）构建的理论模型框架，在此基础上将研发支出（R&D）纳入到污染排放模型，建立如下模型（1）

    RFPIit=β0+β1R＆Dit+β2lnFDIit+β3lnSOEit+β4lnKLit+β5lnSIZEit+β6lnILit+∑year+εit

    式中，REPIit表示i地区t年的环境绩效，R&Dit表示i地区t年研发支出的投入强度，同时，考虑到污染排放本身的相关性将环境绩效进行滞后一期的处理，Cit表示各控制变量包括经济发展水平、外商直接投资额、企业规模和工业产业结构，εit表示随机扰动项。

    同时为了检验外部环境治理的规制与约束对环境绩效的影响，参考（周玮、吴联生2015）的做法，在模型（1）中这三个变量与环境绩效的交乘项，构建模型（2）。

    三、实证结果分析

    （一）描述性统计

    图1报告了描述性统计，包括全样本描述性统计；
    在全样本下，陕西省环境绩效的平均数为1.314，标准差为1.74，最大值为10.6，最小值为0.005；
    从三个子样本来看，在关中地区环境绩效的平均数为1.602，相比于全样本环境绩效的均值提升了1.2（即1.602/1.314×100%），陕北地区环境绩效平均数为0.75，低于全样本环境绩效均值。陕南地区环境绩效平均数为1.72，高于全样本环境绩效均值的1.3（即1.72/1.314×100%），可以看出在陕西省整个范围下这两个区域各市区的环境绩效普遍是比较高的，相比之下，陕北地区环境绩效平均数低于全样本环境绩效的平均数，说明在陕北地区各市区环境绩效是较低的。

    （二）相关性分析

    同时对核心变量进行了Pearson相关分析以检验回归模型是否存在多重共线性问题，结果表明，所有变量之间的相关系数都小于0.5，说明模型不存在严重的多重共线性问题，不影响回归结构。

    （三）回归结果分析

    表1报告了模型1的实证结果，第一列报告了加入控制变量后的回归结果，则第二列为没有加入控制变量的回归结果。由第一列可知环境绩效与研发投入之间的关系，在统计意义上Digital的系数在5%水平上显著（t=2.55，p<0.05），意味着工业企业投入的研发支出费用越多，其所在地区的环境绩效也就越高（即高REPI）；
    在经济意义上看，以第（1）列结果为例，如果企业研发支出投入强度增加1个百分点，将使环境绩效提高0.397。综合说明无论是在统计意义上还是经济意义上，提高企业研发支出的投入强度的确有助于环境绩效的提高，企业研发支出R&D与环境绩效为正向促进关系，这与假设（1）预期一致。

    四、稳健性检验

    考虑到环境绩效本身的特性，将变量环境绩效滞后一期带入模型（1）中，再次进行实证回归分析，实证结果为环境绩效与研发支出的相关性系数为0.764，t值为3.25，在统计意义上1%水平显著，其回归结果与前文分析一致，即企业研发支出与环境绩效之间为正向促进关系。同时应用Tobit模型回归结果，回归结果也为正向显著（t=3.76，p<0.01），验证了本文的研究假设。

    五、进一步分析：环境绩效的外部影响

    波特提出的创新性假說则认为，通过设计良好的环境治理管制，能够刺激企业加强研发投入强度，最终实现控制污染和提升绩效的“双赢”。对模型（2）实证回归分析，表2第一列结果显示，AGDP×REPI的回归系数为0.746并在1%水平上正显著，说明地区经济发展水平越高的情况下，企业研发支出对环境绩效的正向促进作用效果就越明显。第二列结果显示，Mount×REPI的回归系数为0.832并在1&水平上正显著，说明地区工业企业数量越多，所承受的外部公众压力越多的情况下，企业研发支出对环境绩效的正向促进作用效果就越明显；
    第三列结果显示，IL×REPI的回归系数为0.094并在1%水平上正显著，说明在公众对环境绩效的关注度越高的情况下，企业研发支出对环境绩效正向促进的作用效果就越明显。

    表2整体结果表明，在经济发展水平较高和产业工业化程度越高的地区，企业在面临外部公众对环境治理的关注与监督下，企业投入研发费用的强度对环境治理的作用更加重要，最终表现为企业研发支出对环境绩效具有更加显著的正向促进作用。

    六、结论及建议

    通过相关理论分析和实证研究本文的研究结论，同时根据结论提出了相应的建议：企业研发支出与环境绩效为正向促进关系。因此工业企业尤其重污染型企业应加大研发投入强度，积极绿色创新实现高效率资源利用，减少污染排放，提高环境绩效。虽然陕西省环境保护资金投入力度逐步加大，各地争取环保专项资金的积极性不断提高，但部分地市存在相关项目实施基础薄弱，组织能力不足等问题，针对这一情况并结合本文的研究结论提出建议：各市区要根据省环保资金有关管理规定，强化项目监督机制和动态管理机制，跟踪项目实施和绩效目标运行情况；
    对于重污染企业要重视良好的环境绩效产生的积极的经济后果，加强社会环境责任履行程度的同时，要进一步加大研发支出，提高技术创新能力，发挥互补性战略对财务绩效的影响。

    参考文献：

    [1]姚维保，张翼飞.研发税收优惠必然提升企业绩效吗？——基于上市医药企业面板数据的实证研究[J].税务研究，2020（07）：95-101.

    [2]陈可喜，张畅.研发支出、社会责任对企业财务绩效的影响研究[J].财会通讯，2018（27）：111-117+123.

    [3]王文寅，贾子璇.环境绩效与财务绩效关系行业比较研究——基于造纸、化工、采掘业上市公司数据[J].会计之友，2020（11）：79-84.

    [4]王丽萍，姚子婷，李创.环境战略对环境绩效和经济绩效的影响——基于企业成长性和市场竞争性的调节效应[J].资源科学，2021，43（01）：23-39.

    [5]于连超，董晋亭，王雷，毕茜.环境管理体系认证有助于缓解企业融资约束吗？[J].审计与经济研究，2021，36（06）：116-126.

    [6]苏丹妮，盛斌.服务业外资开放如何影响企业环境绩效——来自中国的经验[J].中国工业经济，2021（06）：61-79.

    ＊基金项目：陕西省科技软科学研究项目（项目编号2021KRM115）；
    西安财经大学研究生创新基金项目（项目编号21YC017）。

    （作者单位：西安财经大学商学院）

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